一种通用的高性能轻量级类STL的现代C++ B树

一种通用的高性能轻量级类STL的现代C++ B树 这个库是只有头文件的,所以除了包含头文件之外不需要额外的设置过程。此库在C++中实现了一个通用的仅head的STL类B树,包括支持将其用于内存映射磁盘文件和固定大小的分配器。 B树是一种自平衡树数据结构,它维护排序的数据,并允许在对数时间内进行搜索、顺序访问、插入和删除。 与其他自平衡二叉搜索树不同,B树非常适合于读取和写入相对较大数据块的存储系统,例如数据库和文件系统。

相关推荐

封面图片

超快的C++单头文件测试框架

超快的C++单头文件测试框架 这是一款轻量级、快速的 C++ 测试框架,它使用起来十分方便,引入头文件即可使用,而且速度快、编译时间短,支持 C++ 11/14/17/20。 它与其他测试框架的主要区别在于它轻巧且非侵入式: 1.在包含标头和编写数千个断言方面,编译时间超轻 2.即使在MSVC / GCC / Clang最激进的警告级别上也不会产生任何警告 3.可以使用标识符从二进制文件中删除所有与测试相关的内容DOCTEST_CONFIG_DISABLE 4.线程安全- 断言可以从单个测试用例产生的多个线程使用 -5.断言可以在测试上下文之外使用作为通用断言库6.没有全局命名空间污染(一切都在doctest::)并且不会拖拽任何标题 7.可移植的C++11(C++98 使用标签1.2.9)有 100 多种不同的 CI 构建(静态分析、消毒剂……) 8.二进制文件 (exe/dll) 可以使用另一个二进制文件的测试运行程序 => 在单个注册表中进行测试 - | #框架 #c++

封面图片

是一种新的语言模型,通过在推断时使用非参数化数据存储来平衡法律风险和性能,从而在不训练高风险数据的情况下提高性能,并支持数据归因

是一种新的语言模型,通过在推断时使用非参数化数据存储来平衡法律风险和性能,从而在不训练高风险数据的情况下提高性能,并支持数据归因和内容移除。 SILO 的构建方式如下: 1.在开放许可语料库 (OLC) 上训练参数化 LM,这是一个我们用公共领域的 228B 代币和许可文本策划的新语料库 2.使用更通用且易于修改的非参数数据存储对其进行增强(例如,包含受版权保护的书籍或新闻),仅在推理过程中查询。数据存储允许使用高风险数据而无需对其进行训练,支持句子级数据归因,并使数据生产者能够通过从商店中删除内容来选择退出该模型。这些功能可以促进对数据使用法规的遵守,例如美国的合理使用原则和欧盟的 GDPR。

封面图片

是一种开放源代码的C/C++ 编译器,它允许将几乎任何 C/C++ 代码编译为 WebAssembly 和 JavaScript

是一种开放源代码的C/C++ 编译器,它允许将几乎任何 C/C++ 代码编译为 WebAssembly 和 JavaScript。 与 Emscripten、Cheerp 等 Web 应用程序的替代 C/C++ 编译器相比,有以下优势: 1.生成更优化(更小)的 WebAssembly 代码,但也可以编译为具有动态内存(垃圾收集输出)、零开销 DOM 操作和对 ​​Web API 的访问以及卓越的 C++-JavaScript 互操作性的 JavaScript 输出。 2.[[cheerp::genericjs]]允许通过(可选地)用和标记部分代码,将单个代码库编译成 WebAssembly 和 JavaScript 的组合[[cheerp::wasm]]。 Cheerp 的主要组件,即Cheerp编译器,可以在Github上找到:,而其他存储库在,和最近该项目发布了3.0这个大版本。同时把许可证从gpl换成了Apache 2.0 / LLVM 许可,对商业使用更加友好。

封面图片

扩展内存检查器以进行 C/C++ 调试 |在 Chrome 92 中引入了Memory Inspector,这是一种用于检查线性

扩展内存检查器以进行 C/C++ 调试 |在 Chrome 92 中引入了Memory Inspector,这是一种用于检查线性内存缓冲区的工具,提供了更强大的线性内存缓冲区调试选项。 本文讨论的是如何改进 Inspector 以进行 C/C++ 调试以及在此过程中遇到的技术挑战。 如果你不熟悉 C/C++ 调试和Memory Inspector,可以看看相关的博客文章: 对深度内存调试感兴趣?请参阅。 想要了解完整的 C/C++ 调试工具套件吗?请参阅使用和。

封面图片

- 基于C++的可独立编译且几乎没有额外依赖库的本地中文语音识别器

- 基于C++的可独立编译且几乎没有额外依赖库的本地中文语音识别器 SummerAsr 是一个独立编译的大范围连续语音识别系统(ASR),是一个可以本地运行的系统,不需要连接网络,并且没有其他依赖,一键编译完成即可进行语音识别。 SummerAsr识别的WAV(PCM)数据格式为: 16K 采样率,16bits int SummerAsr 的底层计算库使用 Eigen,Eigen 是一套模板定义的函数,大部分情况下,只需要包含头文件即可,所以本项目没有其他依赖,在 C++ 环境下可以独立编译和运行。 本项目使用Eigen提供的矩阵库实现了神经网络算子,不需要依赖例如pytorch,tensorflow,ncnn等其他NN运行环境。 本项目在Ubuntu上编译运行,其他类Linux平台,如Android,树莓派等,也应该没啥大问题,在Window上没有测试过,可能需要一点点。

封面图片

,一个开源的Linux下C++轻量级Web服务器,主要是教学用,助力初学者快速实践网络编程,搭建属于自己的.

,一个开源的Linux下C++轻量级Web服务器,主要是教学用,助力初学者快速实践网络编程,搭建属于自己的服务器. *使用 线程池 + 非阻塞socket + epoll(ET和LT均实现) + 事件处理(Reactor和模拟Proactor均实现) 的并发模型 *使用状态机解析HTTP请求报文,支持解析GET和POST请求 *访问服务器数据库实现web端用户注册、登录功能,可以请求服务器图片和视频文件 *实现同步/异步日志系统,记录服务器运行状态 *经Webbench压力测试可以实现上万的并发连接数据交换

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人